Что такое оптимизация данных?
Что такое оптимизация данных?
Оптимизация данных – это процесс повышения качества данных с целью максимального использования их по назначению. Современные организации собирают данные из тысяч источников для искусственного интеллекта, аналитики и принятия решений на основе данных. Оптимизация данных включает сортировку и очистку данных для устранения избыточности, несоответствий и других ошибок. Это обеспечивает актуальность, значимость и полноту информации для высококачественной аналитики.
В чем преимущества оптимизации данных?
Оптимизация данных важна для точности аналитики, эффективности использования ресурсов и снижения затрат.
Эффективное использование ресурсов
Для работы с данными требуются ресурсы хранения, вычислительные ресурсы и память. При применении методов оптимизации данных базовые данные требуют меньше места для хранения и ресурсов для обработки. Затраты эффективно снижаются для повышения эффективности.
Расширенные аналитические возможности
Расширенная аналитика, включающая машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ), требует анализа данных, а не традиционной бизнес-аналитики (BI). Высококачественные, высокодоступные и организованные данные, полученные при оптимизации данных, позволяют внедрять более совершенные технологии анализа.
Обеспечение максимального использования данных
Оптимизация данных максимизирует их использование за счет улучшения доступности, удобства использования и эффективности данных. Удаление избыточности, несоответствий и ошибок способствует улучшению использования данных, расширяя возможности их внутреннего и внешнего применения.
Обеспечение экономичной масштабируемости
Экономичная масштабируемость данных предполагает увеличение их объема без существенного влияния на ресурсы, необходимые для размещения большего объема данных. Благодаря оптимизации данных минимизируются не только затраты на хранение и обработку, но и ресурсы хранения и вычислительные ресурсы по мере роста объема больших данных. Облачные технологии, такие как вычисления по запросу и инстансы подходящего размера, могут еще больше минимизировать затраты на обработку больших данных.
Каковы ключевые методы оптимизации данных?
Под оптимизацией данных подразумевается множество различных стратегий, каждую из которых можно комбинировать для повышения эффективности.
Оптимизация хранилищ
Оптимизация хранения является важнейшим методом оптимизации данных, поскольку она может значительно повлиять на эффективность, стоимость и производительность. Методы, используемые для оптимизации хранения данных, включают индексацию, блочное хранилище и многоуровневое хранилище.
Индексирование
При индексировании используются метаданные, позволяющие быстрее извлекать данные и тем самым сократить время запроса данных.
Блочное хранилище
Блочное хранилище разделяет необработанные данные на блоки одинакового размера, которые можно хранить на разных носителях для максимальной эффективности извлечения.
Многоуровневое хранилище
Многоуровневое хранилище распределяет данные по нескольким типам хранения на основе определенных правил и процессов для оптимизации эффективности больших данных. Например, часто используемые данные могут храниться на высокопроизводительных твердотельных накопителях (SSD), а менее часто используемые данные могут храниться на более медленных и менее дорогих накопителях, таких как жесткие диски (HDD).
Оптимизация качества
Оптимизация качества включает проверку согласованности данных, выявление ошибок и обеспечение их актуальности. В процессе оптимизации доступно множество сложных инструментов контроля качества данных. Методы оптимизации качества данных включают стандартизацию, дедупликацию и валидацию.
Максимальное качество данных включает в себя следующее:
- Объединение данных из различных источников и форматов в стандартизированную форму с использованием преобразования данных.
- Обеспечение отсутствия дубликатов в наборе данных.
- Обеспечение полноты и правильности данных путем удаления неполных данных или их заполнения для достижения полноты.
Например, телефонный номер должен состоять из 10 цифр и не содержать других символов.
Оптимизация обработки
Методы оптимизации обработки включают параллельную обработку, алгоритмы оптимизации эффективности и стратегии кэширования.
Параллельная обработка распределяет задачи обработки данных между несколькими процессорами, значительно сокращая время вычислений. Вместо использования универсальных алгоритмов можно использовать алгоритмы, адаптированные к конкретным задачам обработки данных, для снижения нагрузки на процессор и ускорения обработки данных.
Метод кэширования позволяет хранить часто используемые данные в самой быстрой доступной памяти, чтобы свести к минимуму время извлечения.
Оптимизация запросов
Оптимизация запросов использует несколько методов работы с базами данных для повышения скорости, эффективности и использования ресурсов при извлечении данных. В зависимости от типа базы данных методы оптимизации запросов включают перечисленное ниже.
- При индексировании используются метаданные для ускорения извлечения
- Выборочная фильтрация извлекает из базы данных только необходимые строки
- Проекция столбцов извлекает из базы данных только необходимые столбцы
- Кэширование запросов сохраняет часто используемые запросы в быстрой памяти
- Параллельные запросы распределяют задачи запросов между несколькими процессорами
- При секционировании большие таблицы базы данных делятся на более мелкие таблицы, специфичные для запросов
Оптимизация управления
Оптимизация управления данными обеспечивает эффективное соответствие данных всем требованиям безопасности и нормативным требованиям. Этот тип оптимизации данных начинается с создания масштабируемых и безопасных политик, процессов и платформ для обеспечения соответствия требованиям.
Оптимизация управления данными может включать указанные ниже инструменты и методы.
- Автоматизированные инструменты обеспечения соответствия нормативным требованиям
- Автоматизация управления жизненным циклом данных для автоматизации создания, хранения, архивирования и удаления данных
- Системы качества данных для проведения автоматических проверок качества данных
- Контроль доступа на основе ролей (RBAC) для ограничения доступа авторизованных пользователей
- Платформы централизованного управления политиками и процессами управления данными
- Учебные и информационные программы для ознакомления заинтересованных сторон с политикой и передовой практикой
Как организациям внедрить оптимизацию данных?
Процесс оптимизации данных требует стратегического планирования, соблюдения внутренних политик и постоянного совершенствования.
Прежде чем внедрять методы оптимизации данных, организации должны оценить свои текущие данные, процессы и технологии. На этом этапе вы устанавливаете новые цели и ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы выбрать подходящие методы оптимизации данных и показать измеримые результаты.
Наладить управление данными
Разработка структуры управления данными – это первый шаг к их оптимизации. Управление данными включает в себя процессы и политики, обеспечивающие надлежащее состояние данных для поддержки бизнес-инициатив и операций. В рамках управления данными определяются роли, обязанности и стандарты в отношении использования данных.
Оптимизируя данные с помощью фреймворка управления данными, организации могут получить преимущества в виде повышенной удобства использования данных, масштабируемости, снижения рисков, согласованности действий заинтересованных сторон и соответствия требованиям регулирования.
Внедрение подхода «данные как продукт»
Подход «данные как продукт» (DaaP) обрабатывает внутренние данные с использованием тех же методов управления, что и бизнес-продукт. DaaP включает четкого владельца продукта, определенные обязанности, утвержденных поставщиков данных, установленные стандарты, установленные шаблоны проектирования, исчерпывающую документацию, четко определенные наборы данных и цифровые записи, а также надежные структуры управления на протяжении всего жизненного цикла данных.
Такой подход к системному управлению данными обеспечивает оптимизацию данных с помощью высококачественного и легкодоступного DaaP как для внутренних, так и для внешних пользователей.
Настройка каталогизации данных
Каталог данных содержит все данные, собираемые и обрабатываемые организацией, и сохраняет их в одном месте: каталоге данных. Настройка каталога данных может помочь в оптимизации данных, упростив доступ к данным и их обнаружение.
Настройка каталогизации данных снижает избыточность данных, облегчает совместную работу, повышает масштабируемость и обеспечивает автоматизацию. При соблюдении стандартов метаданных каталог данных также повысит качество данных.
Интегрируйте свои данные
Один из ключевых принципов оптимизации данных – доступность. Самый быстрый, простой и экономичный способ сделать любые данные доступными – это перенести их в централизованное место в облаке. Миграция в облачное комбинированное хранилище данных сочетает в себе гибкость озера данных с возможностями анализа хранилища данных.
Преимущества хранилищ данных включают унифицированный доступ, масштабируемость, расширенную совместную работу, совместимость и эффективное использование ресурсов.
Настройте автоматизацию
Чтобы помочь в реализации методов оптимизации данных, практически каждый этап процесса оптимизации можно автоматизировать с помощью подходящего инструмента. Выбор подходящего инструмента зависит от конкретного сценария использования и метода оптимизации, который вам необходим.
Доступны инструменты автоматизации для оптимизации данных в рамках интеграции и ETL, качества и очистки данных, управления и каталогизации, хранения и сжатия данных, обработки данных, автоматизации и оркестрации рабочих процессов, а также оптимизации баз данных и запросов.
Обеспечьте масштабируемость
Использование масштабируемых ресурсов позволяет организациям воспользоваться преимуществами эффективности использования ресурсов, обеспечиваемыми многими методами оптимизации данных. Облачное хранение, обработка и аналитика данных помогают обеспечить масштабируемость при оптимизации данных за счет использования экземпляров подходящего размера и обработки по требованию.
Как AWS может поддержать ваши усилия по оптимизации данных?
Аналитика на AWS предлагает полный набор возможностей для удовлетворения любых требований по оптимизации данных. От оптимизации обработки данных и анализа данных SQL до потоковой передачи, поиска и бизнес-аналитики – AWS обеспечивает непревзойденное соотношение цены, производительности и масштабируемости благодаря встроенным функциям управления. Выбирайте специализированные сервисы, оптимизированные для конкретных рабочих нагрузок, или упрощайте, управляйте и оптимизируйте рабочие процессы с данными и искусственным интеллектом (ИИ) с помощью Amazon SageMaker.
Ниже приведены несколько примеров.
- Amazon Athena, Amazon EMR и AWS Glue для анализа, подготовки и интеграции данных для аналитики и ИИ.
- Amazon Data Firehose и Amazon Kinesis позволяют создавать, масштабировать и эксплуатировать конвейеры потоковых данных в реальном времени без необходимости управления инфраструктурой хранения данных.
- Amazon DataZone и Каталог Amazon SageMaker для каталогизации, обнаружения, совместного использования и управления данными, хранящимися в AWS, локальных и сторонних источниках.
- Amazon Redshift и озеро данных Amazon S3 для доступа, анализа и оптимизации данных в комбинированных и обычных хранилищах данных, а также озерах данных.
Начните оптимизировать данные на AWS, создав бесплатную учетную запись уже сегодня.